(57)【要約】  【課題】車両検出を行うための閾値の設定に手間がかからず、何らかの外乱が発生しても車両候補を確実に検出することができる車両検出装置を提供する。  【解決手段】逐次画像を撮像し現画像として入力する現画像入力手段１と、複数の現画像に基づいて背景画像を作成する背景画像作成手段２と、現画像および背景画像に基づく差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域を検出する外接矩形検出手段５と、特徴のある領域を車両として認識する車両認識手段６と、認識車両を車両であると確定する車両確定手段８とを有し、車両確定手段８は、車両候補領域における分散値を示す現分散値を算出し、複数の現画像の車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値を算出し、現分散値と分散閾値との比較を行った結果、現分散値が分散閾値より大きい場合に認識車両を車両であると確定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
逐次画像を撮像し現画像として入力する画像入力部と、
前記画像入力部によって逐次入力される複数の現画像に基づいて背景画像を作成する背景画像作成部と、
前記現画像および前記背景画像に基づいて、差分画像を作成する差分画像作成部と、
前記差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域を検出する車両候補領域検出部と、
前記車両候補領域の特徴のある領域を車両として認識する車両認識部と、
前記車両認識部によって認識された認識車両を車両であると確定する車両確定部と
を有し、
前記車両確定部は、
前記車両候補領域における分散値を示す現分散値を算出し、
前記複数の現画像の前記車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値を算出し、
前記現分散値と前記分散閾値との比較を行い、
前記比較の結果、前記現分散値が前記分散閾値より大きい場合に前記認識車両を車両であると確定する第１の車両確定により車両を確定する車両検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両検出装置であって、
前記車両確定部は、
前記第１の車両確定および前記現画像の前記車両候補領域と前記背景画像内における前記車両候補領域と同位置の背景領域との相関係数があらかじめ定められた相関係数閾値より小さい場合に前記認識車両を車両であると確定する第２の車両確定を併用することで車両を確定する車両検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車両検出装置であって、
前記車両確定部は、
前記分散閾値として、前記複数の現画像のうち前記車両候補矩形内の前記認識車両がライトを点灯している現画像毎に算出する第１の分散閾値および前記複数の現画像のうち前記車両候補矩形内の前記認識車両がライトを点灯していない現画像毎に算出する第２の分散閾値を有し、
前記認識車両がライトを点灯している場合には前記現分散値と前記第１の分散閾値とを比較し、前記認識車両がライトを点灯していない場合には前記現分散値と前記第２の分散閾値とを比較することで車両を確定する車両検出装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両検出装置であって、
前記車両確定部は、
前記現画像の微分画像および前記背景画像の微分画像を前記分散閾値の算出および前記相関係数の算出を行う際に使用する車両検出装置。
【請求項５】
逐次画像が撮像され現画像として入力される画像入力ステップと、
前記画像入力ステップにおいて逐次入力される複数の現画像に基づいて背景画像が作成されるステップと、
前記現画像および前記背景画像に基づいて、差分画像が作成されるステップと、
前記差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域が検出される車両候補領域検出ステップと、
前記車両候補領域の特徴のある領域が車両として認識される車両認識ステップと、
前記車両認識ステップにおいて認識された認識車両が車両であると確定される車両確定ステップと
を有し、
前記車両確定ステップは、
前記車両候補領域における分散値を示す現分散値が算出され、
前記複数の現画像の前記車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値が算出され、
前記現分散値と前記分散閾値との比較が行われ、
前記比較の結果、前記現分散値が前記分散閾値より大きい場合に前記認識車両が車両であると確定される車両検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ等により撮影して得られた画像から車両を検出する車両検出装置及び車両検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ビデオカメラにより撮影した画像に対し背景差分やフレーム差分処理、あるいはライト検出処理を行って得られた車両候補について、時系列の追跡処理を組み合わせて車両検出処理を行い、個別車両の軌跡を判断して交通量の計測、もしくは停止等の突発異常事象を検出することが行われている。
【０００３】
このような車両検出処理を行う装置として、撮影された画像の車両の存在する確率の高い車両候補領域から車両領域を検出する車両領域検出装置であり、領域の画像の濃淡値の左右対称度を評価する左右対称度評価部と、領域の画像の画像の濃淡値の分散度を評価する分散度評価部と、領域の下部領域の画像の濃淡値と、領域下部に近接する領域の画像の濃淡値との差分を評価する下部濃淡平均値評価部と、各評価部による評価結果により車両候補領域が車両領域であるか否かを判断する領域判定部とを有する車両領域検出装置が知られている。
【０００４】
この装置の領域判定部においては、左右対称度評価部によって評価された左右対称度、分散値評価部によって評価された分散値、下部濃淡平均値評価部によって評価された下部濃淡平均値によって評価された下部濃淡平均値を所定の閾値と比較することで車両領域の判定を行っている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２０００−０３９３０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、車両が走行している場所において何らかの外乱（天候の変化など）が発生した場合、上記のように閾値が固定であると、交通流計測や突発事象検出が正しく検出できない可能性があるという事情があった。また、所定の閾値を用いる場合には、車両検出処理を行う際に車両が走行している場所の環境ごと（屋外、トンネル、周囲に照明がある等）に複数の閾値を用意する必要があり、閾値の設定に手間がかかるという事情があった。
【０００６】
本発明は、上記従来の事情を鑑みてなされたものであって、車両検出を行うための閾値の設定に手間がかからず、何らかの外乱が発生しても車両候補を確実に検出することができる車両検出装置および車両検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の第１の車両検出装置は、逐次画像を撮像し現画像として入力する画像入力部と、前記画像入力部によって逐次入力される複数の現画像に基づいて背景画像を作成する背景画像作成部と、前記現画像および前記背景画像に基づいて、差分画像を作成する差分画像作成部と、前記差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域を検出する車両候補領域検出部と、前記車両候補領域の特徴のある領域を車両として認識する車両認識部と、前記車両認識部によって認識された認識車両を車両であると確定する車両確定部とを有し、前記車両確定部は、前記車両候補領域における分散値を示す現分散値を算出し、前記複数の現画像の前記車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値を算出し、前記現分散値と前記分散閾値との比較を行い、前記比較の結果、前記現分散値が前記分散閾値より大きい場合に前記認識車両を車両であると確定する第１の車両確定により車両を確定する構成としている。
【０００８】
この構成により、環境の変化やカメラの経年変化による影響を受けることなく、また外乱が発生した場合でも誤検出や未検出をなくすことができ、より安定した車両検出、車両の確定を行うことができる。また、例えば車両が長時間停止していた場合に背景画像に車両が落ち込んでしまった場合にも、再発進して現画像中に車両が存在しない場合の車両の誤検出を簡単に防止することができる。
【０００９】
また、本発明の第２の車両検出装置は、前記車両確定部が、前記第１の車両確定および前記現画像の前記車両候補領域と前記背景画像内における前記車両候補領域と同位置の背景領域との相関係数があらかじめ定められた相関係数閾値より小さい場合に前記認識車両を車両であると確定する第２の車両確定を併用することで車両を確定する構成としている。
【００１０】
この構成により、相関係数と分散値による閾値判定を併用することにより、より安定した車両の確定処理を行うことができる。
【００１１】
また、本発明の第３の車両検出装置は、前記車両確定部が、前記分散閾値として、前記複数の現画像のうち前記車両候補矩形内の前記認識車両がライトを点灯している現画像毎に算出する第１の分散閾値および前記複数の現画像のうち前記車両候補矩形内の前記認識車両がライトを点灯していない現画像毎に算出する第２の分散閾値を有し、前記認識車両がライトを点灯している場合には前記現分散値と前記第１の分散閾値とを比較し、前記認識車両がライトを点灯していない場合には前記現分散値と前記第２の分散閾値とを比較することで車両を確定する構成としている。
【００１２】
この構成により、例えば車両がライトを点灯している場合と点灯していない場合とにおいてなど、同程度の経年変化等に対する車両候補矩形内の分散値が大きく異なる場合においても、確実に車両の確定処理を行うことができる。
【００１３】
また、本発明の第４の車両検出装置は、前記車両確定部が、前記現画像の微分画像および前記背景画像の微分画像を前記分散閾値の算出および前記相関係数の算出を行う際に使用する構成としている。
【００１４】
この構成により、エッジを強調させ、ロバスト性を向上させることで、より安定した車両の確定処理を行うことができる。
【００１５】
本発明の第１の車両検出方法は、逐次画像が撮像され現画像として入力される画像入力ステップと、前記画像入力ステップにおいて逐次入力される複数の現画像に基づいて背景画像が作成されるステップと、前記現画像および前記背景画像に基づいて、差分画像が作成されるステップと、前記差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域が検出される車両候補領域検出ステップと、前記車両候補領域の特徴のある領域が車両として認識される車両認識ステップと、前記車両認識ステップにおいて認識された認識車両が車両であると確定される車両確定ステップとを有し、前記車両確定ステップは、前記車両候補領域における分散値を示す現分散値が算出され、前記複数の現画像の前記車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値が算出され、前記現分散値と前記分散閾値との比較が行われ、前記比較の結果、前記現分散値が前記分散閾値より大きい場合に前記認識車両が車両であると確定される第１の車両確定により車両が確定される方法としている。
【００１６】
この構成により、環境の変化やカメラの経年変化による影響を受けることなく、また外乱が発生した場合でも誤検出や未検出をなくすことができ、より安定した車両検出、車両の確定を行うことができる。また、例えば車両が長時間停止していた場合に背景画像に車両が落ち込んでしまった場合にも、再発進して現画像中に車両が存在しない場合の車両の誤検出を簡単に防止することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、車両検出を行うための閾値の設定に手間がかからず、何らかの外乱が発生しても車両候補を確実に検出することができる車両検出装置および車両検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態の車両検出装置及び車両検出方法について、図面を用いて説明する。
【００１９】
図１は本発明の実施形態における車両検出装置１００のブロック図である。この車両検出装置１００は、現画像入力手段１、背景画像作成手段２、差分画像作成手段３、２値化画像作成手段４、外接矩形検出手段５、車両認識手段６、車両追跡手段７、車両確定手段８、画像格納手段１０を有する。
【００２０】
ここで、現画像入力手段１は画像入力部の一例である。また、背景画像作成部２は背景画像作成手段２の一例である。また、差分画像作成手段３は差分画像作成部の一例である。また、外接矩形検出手段５は車両候補領域検出部の一例である。また、車両認識手段６は車両認識部の一例である。また、車両確定手段８は車両確定部の一例である。
【００２１】
現画像入力手段１は、ビデオカメラ等により現画像を逐次入力する。背景画像作成手段２は、現画像格納手段１１によって格納された現画像や背景画像格納手段１１によって格納された元の背景画像を基に、平均化もしくは累積化などによって背景画像を作成する。差分画像作成手段３は、現画像格納手段１１によって格納された現画像および背景画像格納手段１２によって格納された背景画像の差分をとり、背景差分処理やフレーム差分処理などを用いて差分画像を作成する。２値化画像作成手段４は、差分画像格納手段１３によって格納された差分画像の２値化画像を作成する。
【００２２】
外接矩形検出手段５は、２値化画像格納手段１４によって格納された２値化画像から特徴のある部分だけを車両候補の外接矩形として検出する。通常、車両が走行している時間帯が昼間などの場合は、通常の差分処理としてフレーム差分や背景差分法などによって差分画像を作成し、この差分画像を基に車両候補矩形を抽出するが、車両が走行している時間帯が夜間などの場合は、車両のライトにより車両候補矩形を抽出する方法も用いられることがある。この方法（ライト検出処理ともいう）では、車両において点灯されているライト対を検出することで車両候補を検出する。
【００２３】
車両認識手段６は、外接矩形検出手段５が検出した外接矩形の領域に含まれる画像データに対して、パターン認識等の手法を用いて処理することにより、外接矩形内の像を車両として認識する。
【００２４】
車両確定手段８は、現画像格納手段１によって格納された現画像の車両認識手段６によって認識された外接矩形における分散値を算出し、算出した分散値と閾値とを比較して車両を確定する、もしくは、現画像格納手段１によって格納された現画像における前記車両認識手段６によって車両と認識された外接矩形と同座標に位置する前記背景画像格納手段１２によって格納された背景画像における矩形内において相関係数を算出し、その結果に基づいて車両を確定する。車両確定手段８に関しての詳しい説明に関しては後述する。車両追跡手段７は、車両確定手段８によって確定された車両の追跡処理を行う。
【００２５】
また、画像格納手段１０は、現画像入力手段１により入力された現画像を格納する現画像格納手段１１、背景画像作成手段２により作成された背景画像を格納する背景画像格納手段１２、差分画像作成手段３により作成された差分画像を格納する差分画像格納手段１３、及び２値化画像作成手段４により作成された２値化画像を格納する２値化画像格納手段１４を有する。
【００２６】
次に、車両確定手段８に関して詳説する。
まず、外接矩形検出手段５によって検出された車両候補矩形内に車両が存在する条件は、（１）車両候補矩形内の現画像と背景画像との相関係数が低いか、あるいは（２）車両候補矩形内の現画像の分散値が大きいかのいずれかである。車両候補矩形内の現画像から分散値を求める際には、例えば図３（ａ）における現画像の微分画像内の車両候補矩形の下部の部分から分散値を算出する。このように算出するのは、車両候補矩形内に車両が存在して例えばナンバープレート、車両の影やライトなどのエッジが多く存在することになり、分散値が大きな値となるためである。
【００２７】
この相関係数は０〜１にて正規化された係数であり、そのまま定量的に使用することができる。相関係数の算出対象である画像サイズがＭ×Ｎ（Ｍ、Ｎは自然数）の画像Ｉと画像Ｔの相関係数は、次式のようになる。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
相関係数は−１〜１の間の値を取るが、本実施形態においては車両候補矩形において現画像と背景画像の相関係数値が例えば０．７未満であれば、相関がそれほど高くないため、現画像に車両が存在すると判断することにする。
【００３０】
これに対して、分散値に関しては環境によって、あるいは経年変化によって影響を受ける。その結果、分散値との比較を行う閾値があらかじめ定められている値（固定値）であると、例えば経年変化によってカメラなどは撮像する画像がぼけてしまう、つまりコントラストが低下する傾向にあるので分散値が小さくなり、車両候補が存在したとしても車両として検出されない可能性がある。そこで、この閾値を固定値ではなく走行する車両より動的に算出することができれば、環境変化、経年変化等に対応することができる。
【００３１】
前述の通り、車両確定手段８は、車両と認識された外接矩形の現画像に基づいて分散値を算出し、算出した分散値と閾値とを比較して車両を確定するが、本実施形態ではその閾値を車両の時系列の追跡処理によって動的に変化させる。具体的には、図３（ａ）のようなトンネル内においては例えば1台の車両に対して８０メートル追跡し、その間に車両候補矩形を２０回程抽出し、車両を認識する。この作業を同じ場所で１００台分繰り返すことによって、約２０００台の車両候補を取得することができる。この２０００台の車両候補に基づいて、分散値を算出する。
【００３２】
また、本実施形態においては分散値との比較を行う閾値、相関係数を算出するために、現画像、背景画像それぞれについて微分画像を用いることにする。図３は本発明の実施形態における車両検出装置１００が抽出する車両候補矩形を示す図である。図３（ａ）は現画像の微分画像（エッジ画像）を示しており、太枠は車両候補矩形を示している。図３（ｂ）は背景画像の微分画像（エッジ画像）を示しており、太枠は図３（ａ）の車両候補矩形と同一の位置の矩形である。
【００３３】
また、図４は本発明の実施形態における車両検出装置１００が抽出する車両候補矩形を示す図（背景画像に車両が落ち込んだ場合）である。図４（ａ）は背景画像の微分画像（エッジ画像）を示しており、太枠は車両候補矩形を示している。図４（ｂ）は現画像の微分画像（エッジ画像）を示しており、太枠は図４（ａ）の車両候補矩形と同一の位置の矩形である。
【００３４】
これらの微分画像を作成する際には、例えばエッジ検出に用いられるＳｏｂｅｌフィルタなどが利用される。このように微分画像を用いることにより、エッジが強調されロバスト性が向上する。この微分画像を用いた方が、より安定した車両の確定処理を行うことができるが、微分画像を用いずに車両の確定処理を行ってもよい。
【００３５】
次に、本実施形態における車両の検出方法について説明する。
図２は本発明の本実施形態における車両検出装置１００の車両検出時の動作フロー図である。本実施形態では、車両の検出処理には通常は背景差分、フレーム差分処理等を用いるが、夜間などにおいてこれらの処理方法では車両の検出が困難である場合には、ライト検出処理（車両がライトを点灯している時の車両候補の検出に有効）も使用される。
【００３６】
また、本実施形態において動的に算出する閾値は、通常の差分処理、ライト検出処理のそれぞれにおいて求めている。これは、車両がライトを点灯している場合と点灯していない場合とでは、同程度の経年変化が発生している場合においても車両候補矩形内の分散値が大きく異なるためである。
【００３７】
まず、現画像入力手段１は現画像を逐次入力し、時系列的に入力された現画像から背景画像作成手段２は背景画像を作成する（ステップＳ１）。具体的には、例えば初期背景として３０秒間の現画像の積和演算を行う。そして差分画像作成手段３は現画像と背景画像の差分画像を作成する（ステップＳ２）。続いて、その差分画像から２値化画像作成手段４は２値化画像を作成する（ステップＳ３）。そして外接矩形検出手段５は２値化画像中の特徴量として認められる部分を外接矩形として検出する（ステップＳ４）。ここでは矩形として検出しているが、矩形以外によって検出してもよい。そして、車両認識手段６は検出した外接矩形内の像を車両として認識する。（ステップＳ５）。
【００３８】
ライトが未点灯であれば（ステップＳ６）、車両確定手段８は、車両と認識された外接矩形の下部領域の現画像の微分画像の分散値Ｓｄを順次加算するとともに、分散値Ｓｄの２乗値を順次加算していく（ステップＳ７）。そして、車両確定手段８は、加算された分散値の数が所定のサンプル数Ｎに達すれば（ステップＳ８）、分散値Ｓｄの平均値Ｓｄ＿ｍと分散値Ｓｄの分散値Ｓｄ＿ｍ２を算出し、この平均値Ｓｄ＿ｍからこの分散値Ｓｄ＿ｍ２に重み係数Ｋをかけて除算した新たな閾値Ｓｄ＿ｔｈを算出する（ステップＳ９）。そして、車両確定手段８は、その分散値Ｓｄが閾値Ｓｄ＿ｔｈ以上であるか、もしくは矩形内における現画像と背景画像の相関係数が所定値未満（例えば０．７未満など）であるかを判定する（ステップＳ１０）。分散値が閾値以上もしくは相関係数が所定値未満であれば、車両確定手段８は、外接矩形内の像を車両であると確定する（ステップＳ１１）。
【００３９】
ライトが点灯していれば（ステップＳ６）、同様にして、車両確定手段８は、車両と認識された外接矩形の下部領域の現画像の微分画像の分散値Ｓｄを順次加算するとともに、分散値Ｓｄの２乗値を順次加算していく（ステップＳ１３）。そして、車両確定手段８は、加算された分散値の数が所定のサンプル数Ｎに達すれば（ステップＳ１４）、分散値Ｓｄの平均値Ｓｄ＿ｍ＿ｌと分散値Ｓｄの分散値Ｓｄ＿ｍ＿ｌ２を算出し、この平均値Ｓｄ＿ｍ＿ｌからこの分散値Ｓｄ＿ｍ＿ｌ２に重み係数Ｋをかけて除算した新たな閾値Ｓｄ＿ｔｈ＿ｌを算出する（ステップＳ１５）。そして車両確定手段８は、その分散値Ｓｄが閾値Ｓｄ＿ｔｈ＿ｌ以上であるか、もしくは矩形内における現画像と背景画像の相関係数が所定値未満（例えば０．７未満など）であるかを判定する（ステップＳ１６）。分散値が閾値以上もしくは相関係数が所定値未満であれば、車両確定手段８は、外接矩形内の像を車両であると確定する（ステップＳ１１）。
【００４０】
このようにして、車両確定手段８は、車両と認識された外接矩形の現画像の分散値を閾値と比較して車両を確定する。そして、この車両の確定を終えると、車両追跡手段７は、その車両の追跡処理を行う（ステップＳ１２）。これにより、個別車両の軌跡を正確に判断することができ、ビデオカメラが設置された場所の交通量の計測、もしくは停止等の突発異常事象を検出することができる。
【００４１】
本実施形態では、車両検出装置１００が車両と認識された外接矩形の現画像の分散値を閾値と比較して車両を確定する車両確定手段８を有しており、その現画像の分散値と比較する閾値を車両の時系列の追跡処理によって動的に変化させることにより、環境の変化やカメラの経年変化による影響を受けることなく、また外乱が発生した場合でも誤検出や未検出をなくすことができ、より安定した車両検出を行うことができる。
【００４２】
また、現画像と背景画像の各微分画像の差分画像から車両候補の外接矩形を検出するようにしているので、ロバスト性を向上させることができる。さらに、外接矩形内の現画像と背景画像の相関関数と現画像の分散値の少なくとも何れかに基づいて車両を確定するようにしているので、より安定した車両の確定を行うことができ、現画像と背景画像の各微分画像から通常の差分処理または通常の差分処理では検出が困難な場合におけるライト検出処理を行って車両候補の外接矩形を検出することで、簡易かつ安定した車両の確定を行うことができる。
【００４３】
また、図４（ａ）に示すように背景画像に車両が落ち込んでしまった場合でも、図４（ｂ）に示すように現画像内に車両が存在しなくなった場合には、現画像の分散値が閾値より小さくなるので、車両候補矩形を車両として確定することはなく、誤検出を防ぐことができる。
【００４４】
このような本発明の実施形態における車両検出装置１００によれば、逐次画像を撮像し現画像として入力する現画像入力手段１と、現画像入力手段１によって逐次入力される複数の現画像に基づいて背景画像を作成する背景画像作成手段２と、現画像および背景画像に基づいて、差分画像を作成する差分画像作成手段３と、差分画像から特徴のある領域を有する車両候補領域を検出する外接矩形検出手段５と、車両候補領域の特徴のある領域を車両として認識する車両認識手段６と、車両認識手段６によって認識された認識車両を車両であると確定する車両確定手段８とを有し、車両確定手段８は、車両候補領域における分散値を示す現分散値を算出し、複数の現画像の車両候補領域における分散値に基づいて分散閾値を算出し、現分散値と分散閾値との比較を行い、比較の結果、現分散値が分散閾値より大きい場合に認識車両を車両であると確定する第１の車両確定により車両を確定する構成とすることで、車両検出を行うための閾値の設定に手間がかからず、何らかの外乱が発生しても車両候補を確実に検出することができる。
【００４５】
また、通常の差分処理（フレーム差分法や背景差分法などライトを用いない処理）、ライト検出処理（ライトによって認識される車両への処理）にてそれぞれ使用される分散値の閾値を動的に変化させることで、ライトの点灯、非点灯に関わらず安定した車両検出が可能になる。
【００４６】
また、車両と認識するか否かの判定に、現画像と背景画像内の車両候補矩形における分散値の動的閾値及び／または相関関数を利用することで、より安定した車両検出が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明は、車両検出を行うための閾値の設定に手間がかからず、何らかの外乱が発生しても車両候補を確実に検出することができる車両検出装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態における車両検出装置のブロック図
【図２】本発明の実施形態における車両検出装置の車両検出時の動作フロー図
【図３】本発明の実施形態における車両検出装置の抽出する車両候補矩形を示す図
【図４】本発明の実施形態における車両検出装置の抽出する車両候補矩形を示す図（背景画像に車両が落ち込んだ場合）
【符号の説明】
【００４９】
１００  車両検出装置
１  現画像入力手段
２  背景画像作成手段
３  差分画像作成手段
４  ２値化画像作成手段
５  外接矩形検出手段
６  車両認識手段
７  車両追跡手段
８  車両確定手段
１０  画像格納手段
１１  現画像格納手段
１２  背景画像格納手段
１３  差分画像格納手段
１４  ２値化画像格納手段
【図１】
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【図２】
2007265015.tif 000005
【図３】
2007265015.tif 000006
【図４】
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